前沿技术| 机器学习在发动机设计中的应用

1.RED简介 在现有的整车排放法规中，考虑了足够多的稳态，而瞬态工况考虑不够；同时主要关注于发动机低负荷和转速，并且在实际的车辆加速过程和车速并不是真实车速的反映，同时没有足够的考虑附件驱动。为了避免出现以上的情况，新的排放法规采用了RDE（Real Driving Emissions）。以达到真实模拟道路排放的实际情况。在车上增加一个PEMS（Portable Emission Measurement System）系统，在实际的道路上在真实的交通条件下进行测试，以达到真实排放的目的。图1 PEMS系统（Source: Federation Internationale DeL‘Automobile）由于采用实际的道路和真实的交通条件，车辆的运行的工况的不确定性极大的增加了。RDE主要面临以下挑战：没有了固定的循环工况，有大量的循环需要测试，并从中找出最好/最差的循环工况。造成的测试任务成百倍的增加。同时，只有当有样机时才能进行相关的测试。如果这样的话，对于开发来说就太晚了。CAE就有必要在开发过程中就参与整个开发过程。GT-SUITE是由美国GAMMA Technical公司开发的由艾迪捷信息科技（上海）有限公司进行独家代理的平台性分析软件。能在RDE的V型开发流程中全程参与相关的CAE分析，为节省开发周期与成本提供很好的工具。图2是GT-SUTIE软件在开发过程中能参与的分析流程。 图2GT-SUITE参与的开发过程2.具体分析内容 根据不同的开发阶段可分为三个阶段：阶段一、 发动机概念设计阶段RDE趋势分析阶段二、发动机开发完成后RDE预测阶段三、整车排放开发阶段RDE的预测根据不同的研发阶段有不同的仿真模型。具体的说明如下：阶段一：建立发动机概念设计阶段RDE趋势分析的模型。具体模型组成如图3所示。图3 发动机概念设计阶段vRDE模型主要模型包括以下几个部份：发动机详细模型：根据以往的经验数据与开发目标，建立具有瞬态功能的万有特性详细发动机模型。发动机的功能包括以下几个方面：预测燃烧功能：能根据EGR率、点火提前角、空燃比变化等自动调整燃烧过程。排放预测功能：能预测发动机的原始排放，并能考虑冷、热机状态下的别。瞬态计算功能，能考虑：增压发动机的废气阀的动态特性、节气门控制功能、VVT等变化；尾气后处理模型，能对发动机原排的在不同条件下的转化效率进行预测与评估。主要功能包括以下：能考虑尾气后处理系统的暖机过程能考虑各条件下的污染物的转化效率等；整车模型：能考虑整车的换档策略，能车身的阻力持性等。控制策略：能考虑发动机、整车的控制策略。能模拟实际行车过程中所各种控制。如:VVT控制策略、AT控制策略、点火提前角等。仿真流程是：根据实际的驾驶曲线，生成可能的RDE循环曲线（如图4所示），并输入到模型中去，实现RDE的仿真，并得出对应的油耗与排入特性，并确定是否满足法规要求。在此基础上，进行参数优化与敏感性分析，为发动机/整车开发提供指导，以达到减少试验、缩短开发时间、节省成本的目的。具体模型如图5所示。图4 RDE循环曲线的生成图5 vRDV详细模型阶段二：建立发动机开发完成后RDE预测分析的模型。具体的模型组成如图6所示。图6 发动机开发完成后vRDE模型组成此任务与阶段一的主要区别是发动机的模型的准确性。发动机模型：根据台架测试的数据，校核发动机模型。在模型校核过程中，校核参数有：空气流量、功率、油耗、催化转化器前的温度等。发动机原始排放数据处理：根据发动机的台架试验，得出发动机原始排放的万有特性曲线。并利用神经网络训练得出发动机的瞬态排放特性。在瞬态排放数据中必须要考虑到水温、排气管壁温、转速变化速度等的影响。尾气后处理模型：必须根据尾气后处理供应商提供的测试结果，对后处理模型进行严格标定，满足转化效率精度要求。整车与控制模型与阶段一的没有太大变化，直接采用。仿真流程是：根据实际的驾驶曲线，生成可能的RDE循环曲线，并输入到模型中去，实现RDE的仿真，并得出对应的油耗与排入特性，并确定是否满足法规要求。在此基础上，对发动机的开发中可能的关键参数进行优化与敏感性分析，为发动机进一步调整提供指导，以达到减少试验、缩短开发时间、节省成本的目的。阶段三：建立整车排放开发阶段RDE预测分析模型。根据已有的RDE测试台架数据，标定模型并进行各种可能RDE的计算，以分析整车模型能否满足要求。由于此项内容是此次项目的重点，下面详细说明。3.技术方案 根据阶段三的内容与要求，具体的技术方案如下所述。3.1 快速评价模型此阶段：利用发动机MAP建立满足精度的整车动力性和经济性模型。本环节的目标是：搭建车身以及传动系统，建立完整的车辆动力总成初步评价模型，快速评估整车模型的准确性。使用发动机的万有特性曲线，变速箱档位、速比，整车滑行阻力曲线，以及传动系统结构等参数，建立基于发动机Map的整车模型，这种模型建模简单方便，能够对现有系统匹配技术方案的经济性、动力性和排放性做快速的初步评估。同时能够得到基础的换挡策略曲线，在项目初期给予方向性的指导。快速评价模型如图 7所示。图 7 快速评价模型结构示例3.2 瞬态发动机模型此阶段目的：满足精度的发动机瞬态计算模型，能考虑发动机控制策略的影响。主要目标是：评价发动机瞬态运行状况，为详细的整车系统建模提供基础。在经过Map模型的评估后，进一步考虑车辆的瞬态工况，此时需要对发动机模块进行细化。通过GT-SUITE建立发动机瞬态模型，首先应该确保模型尽量接近真实物理状态，能够详细考虑瞬态工况的变化，尤其是要体现加速踏板位置和发动机运行状态之间的关系。详细发动机模型的建模内容包括发动机管路模型、涡轮增压器模型、中冷器模型、进排气气门模型、喷油器模型、气缸燃烧和换热模型、曲轴箱模型等。瞬态发动机模型如图8所示。图8 详细的发动机模型3.3 预测的燃烧模型此阶段目的：满足工程精度的缸内预测燃烧模型由于要考虑发动机的瞬态响应特性，在模型中要考虑缸内燃烧的可预测性。也就是要考虑空燃比、EGR率、点火提前角、爆震等对燃烧的影响。因此，在图4模型的基础上对可预测燃烧模型进行标定。并把预测燃烧模型标定到图9的瞬态模型中去。为后续的控制策略优化提供基础。图9 可预测的燃烧模型3.4快速运行整车系统模型此阶段目的：快速运行的发动机瞬态模型。本环节的主要目标是：模拟瞬态工况下完整动力总成的性能。评估整车系统的动力性和经济性。Map形式的发动机模型适用于整车系统快速的性能评估，但是不能准确的反应瞬态工况发动机运行状态，尤其是对于增压发动机。详细的发动机模型（Detailed）能够准确反映发动机瞬态工况，但是计算时间偏长。综合考虑，在本环节，使用GT-SUITE特有的发动机快速运行模型（FRM），既能兼顾瞬态性能，又能提升计算速度，如图 所示。详细发动机模型转换为FRM模型的过程，可以通过GT-SUITE中的FRM转换工具来完成，如图 11所示，流程清晰，过程快捷，准确度高。图10 不同形式的发动机模型效果对比图11 自带快速方便的转化工具3.5 尾气后处理模型此阶段目的：准确化学反应的尾气后处理模型根据实际的后处理结构建立尾气后处理的模型。并进行后处理模型进行标定。图12是尾气后处理模型的标定流程。图12 尾气后处理模型与标定其中尾气后处理模型与发动机的模型的联合方式如图13所示。图13 详细发动机与后处理模型联合3.6 发动机原始排放模型此阶段的目的：能预测原始排放的神经网格模型发动机的原始排放的仿真实现方法采用神经网格训练可以实现。由于发动机原始排放预测的困难，根据发动机台架测试排放数据，对发动机的原排进行神经网络处理。建立起发动机的原始排放与发动机转速、负荷、空燃比、EGR率等相关的神经网络，并进行训练。训练的点利用发动机台架的稳态工况点和瞬态工况点。图14与图15是相关的模型与训练结果。图14 原始排放的神经网格模型图15神经网络训练结果确认3.7 整车级的RDE模型此阶段目的：能进行实现RDE的整车级的模型。需要根据整车试验数据进行整车RDE模型校验，同时优化分析，提供试验指导方向（包括环境条件，驾驶员行为，路况等等）基于前面的整车模型、发动机模型和尾气后处理模型，再结合GT-SUITE中的RDE设置模板，进行整车级的RDE运行。具体的模型如图16所示。图16 整合后的RDE模型对整车级的RDE模型进行参数化建模，模型可以用于以后的改型，只需要对相应参数进行修改，就能建立新款车型的模型。如下图所示，匹配不同的变速箱，仅需在case setup中设定即可，其余结构无需更改。图17是优化后的NOx排放改善。图17 NOx排放变化还可以综合利用软件自带的DOE分析流程如图 18所示，首先是在GT的DOE setup中设定DOE矩阵，GT软件中有多种设定方法可供选择；第二步，准备好模型运行DOE求解；第三步，打开GT的DOE post对运行结果进行处理分析，GT中提供多种DOE分析工具，方便快速的得到影响因子、最优方案、稳健设计等结果。图 18 DOE分析流程4.总结 此内容根据发动机不同的开发阶段，给出利用GT-SUITE软件实现RDE开发流程上的应用。为整车的RDE开发的过程提供良好的开发平台。实现缩短开发周期与节省成本的目的。来源：艾迪捷